基于卷积神经网络的雷达干扰检测识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷达干扰检测识别方法，其包括对雷达信号预处理；采用短时傅里叶变换对预处理后信号进行时域变换；对时频图像a依次执行恒虚警检测和干扰测量，得到干扰信号的时间参数和频率参数；根据时间参数，提取雷达信号中的干扰信号；根据频率参数，采用带通滤波器对提取的干扰信号进行滤波处理；将滤波后的信号采用短时傅里叶变换进行时域变换得到时频图像b，并进行归一化处理；采用维纳滤波算法对归一化处理后的时频图像b进行平滑处理，之后对平滑处理结果进行自适应裁剪；采用双三次插值算法对自适应裁剪后的图像进行缩放得到识别数据；将识别数据输入预训练CNN模型进行识别，得到干扰信号的类型。

基本信息

专利标题：

基于卷积神经网络的雷达干扰检测识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110927706A

申请号：

CN201911259145.2

公开（公告）日：

2020-03-27

申请日：

2019-12-10

授权号：

CN110927706B

授权日：

2022-05-24

发明人：

张伟刘强康慧吴筱诺李浩曹建蜀

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

成都正华专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

陈选中

优先权：

CN201911259145.2

主分类号：

G01S13/00

IPC分类号：

G01S13/00 G01S7/02 G01S7/36